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创建包含SELECT查询结果的新表。 使用CREATE TABLE创建空表。 使用IF NOT EXISTS子句时，如果表已经存在则不会报错。 可选WITH子句可用于设置新创建的表的属性，如表的存储位置（location）、是不是外表（external）等。 示例 用指定列的查询结果创建新表orders_column_aliased：
FS数据的高可靠； 对于确定存在单副本诉求的文件也可通过dfs.single.replication.exclude.pattern配置项设置单副本的数据文件和目录。 MRS 1.9.3.9及其后续补丁安装后，需要重新下载安装全量的客户端，包含Master节点的原始客户端和虚拟私
比如换行时标准的解析会自动换行的问题。 解决Yarn监控图缺失问题。 解决使用Sqoop将MySQL数据导入到Hive中失败的问题。 解决Yarn配置本地化日志级别参数被设置为不支持修改的问题。 Hudi clean与archive逻辑解耦，不执行clean也能执行归档。 解决Hudi的.schema目录下文件找不到的问题。
egate、Unique、Duplicate。 Aggregate模型 导入数据时，对于Key列相同的行会聚合成一行，而Value列会按照设置的AggregationType进行聚合。 AggregationType目前有以下四种聚合方式： SUM：求和，多行的Value进行累加。
根据吞吐量粗略计算，假设生产者可以达到的吞吐量为P，消费者可以达到的吞吐量为C，预期Kafka吞吐量为T，那么建议该Topic的Partition数目设置为Max(T/P , T/C)。 在Kafka集群中，分区越多吞吐量越高，但是分区过多也存在潜在影响，例如文件句柄增加、不可用性增加（如：
val resultValue = hiveValue + hbaseValue.toInt // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes("cid")
根据吞吐量粗略计算，假设生产者可以达到的吞吐量为P，消费者可以达到的吞吐量为C，预期Kafka吞吐量为T，那么建议该Topic的Partition数目设置为Max(T/P , T/C)。 在Kafka集群中，分区越多吞吐量越高，但是分区过多也存在潜在影响，例如文件句柄增加、不可用性增加（如：
order01 INCLUDING PROPERTIES; 创建表orders_like02，它将包含表order02定义的列，并将表的存储格式设置为‘TEXTFILE’ CREATE TABLE orders_like02 like order02 STORED AS TEXTFILE;
例，则在该session中找不到该function，而且hive默认将“hive.exec.drop.ignorenonexistent”设置为“true”，即当function不存在时，删除function操作不会报错，这样就表现出了用户没有drop function的权限，执
1版本为例： 在pom.xml文件中添加“<properties>”参数，填写变量，方便后面统一修改版本。 在“dependencies”参数中设置各个jar包的版本的时候可以直接使用上述定义的参数传递。 如果遇到其他三方包冲突，可以通过查找依赖关系确认是否存在相同包不同版本的情况，尽量修改成集群自带的jar包版本。
1版本为例： 在pom.xml文件中添加“<properties>”参数，填写变量，方便后面统一修改版本。 在“dependencies”参数中设置各个jar包的版本的时候可以直接使用上述定义的参数传递。 如果遇到其他三方包冲突，可以通过查找依赖关系确认是否存在相同包不同版本的情况，尽量修改成集群自带的jar包版本。
例，则在该session中找不到该function，而且hive默认将“hive.exec.drop.ignorenonexistent”设置为“true”，即当function不存在时，删除function操作不会报错，这样就表现出了用户没有drop function的权限，执
val resultValue = hiveValue + hbaseValue.toInt // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes("cid")
env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 设置并发度 env.setParallelism(1); // 解析运行参数 ParameterTool
应用提供Spark的各种功能，如连接Spark集群、创建RDD、广播变量等。 pyspark.SparkConf：Spark应用配置类。如设置应用名称，执行模式，executor内存等。 pyspark.RDD（Resilient Distributed Dataset）：用于在
1版本为例： 在pom.xml文件中添加“<properties>”参数，填写变量，方便后面统一修改版本。 在“dependencies”参数中设置各个jar包的版本的时候可以直接使用上述定义的参数传递。 如果遇到其他三方包冲突，可以通过查找依赖关系确认是否存在相同包不同版本的情况，尽量修改成集群自带的jar包版本。
val resultValue = hiveValue + hbaseValue.toInt // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes("cid")
1版本为例： 在pom.xml文件中添加“<properties>”参数，填写变量，方便后面统一修改版本。 在“dependencies”参数中设置各个jar包的版本的时候可以直接使用上述定义的参数传递。 如果遇到其他三方包冲突，可以通过查找依赖关系确认是否存在相同包不同版本的情况，尽量修改成集群自带的jar包版本。
应用提供Spark的各种功能，如连接Spark集群、创建RDD、广播变量等。 pyspark.SparkConf：Spark应用配置类。如设置应用名称，执行模式，executor内存等。 pyspark.RDD（Resilient Distributed Dataset）：用于在
rk的各种功能，如连接Spark集群，创建RDD，累积量和广播量等。它的作用相当于一个容器。 SparkConf：Spark应用配置类，如设置应用名称，执行模式，executor内存等。 JavaRDD：用于在java应用中定义JavaRDD的类，功能类似于scala中的RDD(Resilient
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